复杂背景下基于AD-GAC模型和最大熵
阈值法的叶片病斑分割

来源：江苏农业科学杂志2019年第第18期北京时间：

作者：赵辉; 芮修业; 岳有军; 王红君

单位：1.天津理工大学/天津市复杂系统控制理论与应用重点实验室，天津 300384； 2.天津农学院，天津 300384

摘要：旨在研究复杂背景下叶片病斑的分割。由于复杂背景会带来巨大的噪声，产生过多的边缘和灰度值不均匀的区域，很容易导致过分割的现象，因此在复杂背景下，很难通过1次分割就完成对叶片病斑的分割。为了解决复杂背景下过分割的现象，提出两步分割的策略。第1步先用笔者提出的各向异性扩散测地线活动轮廓模型(anisotropic diffusion geodesic active contour model，简称AD-GAC模型)进行预分割，在此过程中构造新的边缘检测函数(edge stop function，简称ESF)；第2步通过最大熵阈值法完成最终的分割。随后，提取并计算预分割部分各像素灰度值的最大熵，以得到病斑部分与叶片部分的灰度值阈值，通过阈值来完成最后1步的分割。通过MATLAB仿真，可以证明该算法可以有效地将病斑从复杂背景下的叶片上分割出来。研究结果后续的病斑识别作了铺垫。

关键词：各向异性扩散;测地线活动轮廓;复杂背景;最大熵阈值法;病斑分割

基金资助：天津市科技计划(编号：15ZXZNGX00290)；天津市农业科技成果转化与推广项目(编号：201203060、201303080)。